# Alban Siffer 所属: [[Amossys]] / [[IRISA]] / [[Inria]] 連絡先: [email protected] KDD 2017 論文「[[@2017__KDD__Anomaly Detection in Streams with Extreme Value Theory|Anomaly Detection in Streams with EVT]]」の第一著者。SPOT / DSPOT アルゴリズムの主要設計者。サイバーセキュリティ(侵入検知)と機械学習・統計的異常検知の交差領域を研究する。 [[PerfScout]] 論文([[@2026__ICSE-SEIP__PerfScout - An Adaptive Workload Generator in Software Performance Testing]], ICSE-SEIP '26)では、Siffer の SPOT アルゴリズム(極値理論(EVT)ベースの適応的閾値検知)がブレークポイント特定モジュールの中核として採用されている。PerfScout は応答時間の一階差分に SPOT を適用し、ピーク閾値超過分に一般化パレート分布(GPD)をフィッティングして異常閾値 z_q を逐次更新する設計を踏襲する。アブレーション実験(Table 4)では SPOT を boxplot・K-sigma に置換すると調和平均(HM)が最大 0.309 低下し、EVT ベースの分布非依存性・ヘビーテール分布への頑健性が性能テスト自動化においても有効であることが実証された。(Source: [[@2026__ICSE-SEIP__PerfScout - An Adaptive Workload Generator in Software Performance Testing]]) ## 出典 - "[[@2017__KDD__Anomaly Detection in Streams with Extreme Value Theory]]" - "[[@2026__ICSE-SEIP__PerfScout - An Adaptive Workload Generator in Software Performance Testing]]"(SPOT の応用事例)